Перейти к содержимому
search
work Вакансия на FreelanceSpace опубликовано 1 ч назад

Data Scientist

apartmentАльфа-Банк scheduleПолная занятость publicГибрид badge2–4 года badge5+ лет
send Откликнуться

Публичная страница вакансии: прозрачные условия, быстрый отклик, понятный следующий шаг. Для работодателя — качественный воронко-трафик, для исполнителя — ясные требования без “воды”.

description

Описание вакансии

Middle/Middle+/Senior Data scientist
#гибрид #middle
Москва
Компания: Альфа-Банк
🔹Чем предстоит заниматься
-Работа представляет из себя непрерывный поток аналитики и разработки ML-моделей для бизнес-направления Банка по работе с корпоративными клиентами малого и микро бизнеса, что включает в себя:
-Подключение на регулярные звонки по видеосвязи с бизнес-заказчиками.
-Формирование базового технического задания совместно с заказчиком.
-Проведение первичной аналитики, демонстрация результатов заказчику, корректировка требований.
-Формирование ожиданий у заказчика по финальному образу результата и ожидаемым срокам на разработку, тестирование, внедрение решения.
-Разработка ML-модели/ей для решения бизнес-задачи с нуля, т.е. формирование с помощью SQL-запросов в БД общего датасета и целевого события, разработка одной или нескольких ML-моделей для наиболее оптимального решения задачи, при необходимости разработка дополнительных признаков для повышения качества прогноза.
-Подготовка материалов (презентации) для демонстрации результатов работы.

🔹Наши пожелания к кандидатам
Технические навыки:
-Написание кода на Python для разработки ML-моделей и сопутствующей аналитики (в т.ч. опыт работы с библиотеками Pandas, Numpy, skLearn). Очень приветствуется опыт работы с pyspark.
-Опыт разработки классических ML-моделей (линейные, деревья, бустинги и т.п.). Знание методов обработки данных (подготовки датасетов для обучения), метрик оценки качества. Понимание принципов работы классических алгоритмов ML-моделей.
-Опыт аналитической работы с данными, понимание методов математической статистики.
-Знание SQL для создания запросов в БД для формирования целевой переменной и разработки новых витрин с признаками для ML-моделей.
Контакты: %contact_placeholder%

🔥 / @best_itjob / @it_rab
tips_and_updates
Как откликнуться эффективно
  • arrow_right1–2 релевантных кейса (ссылки/скриншоты)
  • arrow_rightСроки и формат работы (когда на связи)
  • arrow_right2–3 уточняющих вопроса по задаче
handshake
Рекомендации работодателю
  • arrow_rightОпишите результат и критерии приёмки
  • arrow_rightУкажите бюджет/вилку — это повышает качество откликов
  • arrow_rightСразу обозначьте сроки и доступность по коммуникациям